侯庆英
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：中国石油大学（北京）石油工程学院石油工程教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于人工神经网络的凝析气藏动态预测被引量：9
- 2008年
- 常规的动态预测方法因适应的开发阶段和范围不同,在应用过程中有其局限性。BP人工网络则能克服这些缺点,不仅能描述油田开发的整个过程,而且还可以考虑单一变量和多变量影响因素,把能影响动态预测指标的各种因素自行组织起来,加以训练和学习,建立起广义的、精确的动态预侧模型。针对凝析气藏的开发,提出一种基于BP人工神经网络的凝析气藏产油量和产气量的动态预报方法,该方法对气藏开发过程的时变性和各种随机干扰因素具有自适应性。基于BP人工神经网络的模型,设计了BP网络算法的计算机实现的流程。在W indows XP环境下,采用面向对象的编程方法,以V isual C++.NET为编程语言成功开发了凝析气藏的单井动态产量预测软件。进行了牙哈凝析气藏2口井的产油量和产气量的预测对比,结果表明,模型预测值与实际生产值具有很好的一致性,该预测软件具有较高的预测精度和可靠性,适合于牙哈凝析气藏各个阶段的产油量、产气量的动态预报,具有良好的推广价值。
- 董平川侯庆英江同文唐明龙
- 关键词：凝析气藏注气开发人工神经网络
- 基于人工神经网络的凝析气藏产能预测方法研究
- 本文首先分析研究了凝析气藏流体相态特征和的凝析气田的开发方式。针对气井的渗流状态研究了不同状态下的产能方程，以及测试产能的方法和影响产能评价的主要因素。目前凝析气藏产能预测准确度较差，为此，对比了系统试井、修正等时试井测...
- 侯庆英
- 关键词：凝析气藏产能预测面向对象神经网络
